package com.zhang.spark_1.spark_core.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

/**
 * @title:
 * @author: zhang
 * @date: 2021/12/5 18:51 
 */
object Spark13_RDD_Operator_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //获取spark的连接
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    //TODO  算子- 双value类型
    //两个数据源要求分区数量保持一致

    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))

    //交集
    println(rdd1.intersection(rdd2).collect().mkString(","))

    // 并集
    println(rdd1.union(rdd2).collect().mkString(","))
    //差集
    println(rdd1.subtract(rdd2).collect().mkString(","))
    // 拉链
    //两个数据源要求分区中的数据量保持一致
    println(rdd1.zip(rdd2).collect().mkString(","))



    sc.stop()

  }
}
